{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。 \n",
    " "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "背景像素灰度值随时间变化，并且符合高斯分布。大部分变化都在3西格玛范围内。\n",
    "当背景图像素点的灰度分布不能简单使用一个高斯分布表示时，需要采用多个不同权值的高斯分布来表示，这就是混合高斯模型。任何一种分布都可以看作是多个高斯分布的线性加权组合。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "先对视频图像的每一帧的每个像素点的灰度值进行混合高斯模型建立，然后对混合高斯模型中每个高斯分量的权值从大到小排列。通过条件B判断属于背景还是前景"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "光流计算中的恒定亮度假设是指：假设相邻两帧在运动时间间隔足够小的情况下，那么同一个点在相邻两帧亮度近似保持不变。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "L-K光流估计方法的基本原理：假设光流在像素点的邻域是一个常数，因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。我们假定特征点邻域内做相似运动，就可以连立n多个方程求取x，y方向的速度，然后使用最小二乘法对邻域中的所有像素点求解基本的光流方程。"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.6"
  }
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}
